基于结构化稀疏投影的多视图特征提取框架

• 作者: 江帆 田青
• 来源期刊: 计算机技术与发展
• 学科: 工学
• 关键词: 一致性 互补性 多视图学习 特征提取 结构稀疏 Stiefel流形
• 年，卷（期）: 2019,（3）
• 所属期刊栏目: 智能、算法、系统工程
• 页码范围: 6-11
• 页数: 6页
• 分类号: TP391
• 字数: 4284字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1673-629X.2019.03.002

摘要

多视图学习通常基于两个重要原则:一致性原则和互补性原则.视图的一致性源自所有视图间的共享信息;而视图的互补性源自不同视图的特有信息.然而,现有多视图学习算法通常只关注其中的一种,以致得到的模型性能非最优.为此,提出一种新的多视图特征提取算法框架,称为多重结构化稀疏投影(MSSP),其能同时提取视图的公共和特有信息.MSSP的目标函数包含两个部分:融合投影的判别项和联合投影矩阵的结构化稀疏正则化项.通过以上建模方式,不同视图的一致和互补信息同时得到了融合利用.此外,给出所建模型基于在Stiefel流形上的梯度下降的求解算法,获得局部最优解,并分析推测了模型参数随投影维数的变化趋势.相关对比实验验证了MSSP的建模有效性和参数的变化趋势.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	江帆	南京航空航天大学计算机科学与技术学院	4	10	2.0	3.0
2	田青	南京信息工程大学计算机与软件学院	5	2	1.0	1.0